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针对小麦腥黑穗病害的形状和纹理特征选取了最有利于病害分类的6个特征参数,并分别利用最小距离法、bp神经网络和支持向量机3种模式识别方法实现了对小麦腥黑穗病害的诊断研究.对包括小麦网腥黑穗病、小麦印度腥黑穗病以及小麦矮腥黑穗病共48个孢子病害图像进行了分类诊断实验.实验表明,支持向量机法对小麦腥黑穗病的分类识别能力优于最小距离法和bp神经网络,当核函数是sigmoid时,支持向量机法性能最优,总体识别率达到93.9％.